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Enregistrement W2750910067 · doi:10.1057/s41266-017-0023-5

Information technology sourcing changes in an SME: <i>Ça Va de Soi</i> in the cloud with diamonds

2017· article· en· W2750910067 sur OpenAlexaffabout
Simon Bourdeau, Dragos Vieru

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology Teaching Cases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentBusinessOrder (exchange)Cloud computingService (business)Phase (matter)Information systemProcess managementOperations managementEngineeringMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study presents the information technology (IT) sourcing decisions made by a Canadian small and medium enterprise specializing in knitwear, called Ça Va de Soi ( CVDS), during the deployment of the second phase of their two-phase organizational strategy based on a “Bricks and Clicks” business model. CVDS has 30 employees and 5 stores with annual sales of around $CDN 5 million (2015). The case focuses on phase two, the “Clicks,” where an IT project, divided into two parallel subprojects, was realized: (1) the custom development of an ERP system, and (2) the creation of an online e-commerce. The project was based on an “on-premises” sourcing strategy where the information systems were developed “in-house” by external service providers. After several months of efforts, the subprojects were abandoned and CVDS’ activities were rolled back to their legacy systems (Part A). Pulling the plug on the IT project was a tough decision for CVDS who still needed the online store to be implemented in order to support its stores’ activities. However, CVDS’ management team considered this failure as an opportunity to learn from their mistakes, review, and transform its IT sourcing strategy (Part B).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0140,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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